mathPrediction数理预测模块提供智能序列预测（predictIndex）能力：接收一组包含索引和时间戳的采样点数组，基于FAST Kit内置算法预测下一个时刻的索引值。其核心原理是利用时间序列分析技术，对输入的采样点进行趋势拟合与外推，从而实现对未来状态的预测。

场景介绍

mathPrediction数理预测模块适用于以下场景：

手势跟踪：根据历史触摸点的位置和时间，预测下一帧触摸点的索引位置，减少触摸跟随延迟。
动画曲线预测：基于动画曲线已有的关键帧索引-时间采样，预测后续帧的索引变化趋势，实现更平滑的动画过渡。
运动轨迹预估：在游戏或交互应用中，根据物体的历史运动轨迹采样，预测其后续位置，提升响应速度。
滚动惯性预测：在列表滚动场景中，根据历史滚动偏移量采样，预测减速阶段的最终停止位置。

开发步骤

在调用predictIndex函数之前，必须确保mathPrediction模块已被正确导入，并且传入的IndexSample数组至少包含两个有效的采样点。
导入mathPrediction模块。
构造IndexSample接口数组，添加至少2个采样点。
调用predictIndex函数进行预测。
获取返回的预测结果。
处理异常情况，例如当采样点少于2个时应抛出异常并记录日志。
注意采样点的时间戳应为单调递增，否则可能导致预测结果不准确。

import { hilog } from '@kit.PerformanceAnalysisKit';
import { mathPrediction } from '@kit.FASTKit';

const DOMAIN = 0x0000;

function mathPredictionTest(): void {
  // 构造至少包含两个采样点的数组，用于预测下一个索引值
  let samples: mathPrediction.IndexSample[] = [
    // 第一个采样点：初始索引为0，时间戳为0
    { index: 0, timestamp: 0 },
    // 第二个采样点：索引为10，时间戳为100
    { index: 10, timestamp: 100 },
    // 第三个采样点：索引为20，时间戳为200
    { index: 20, timestamp: 200 }
  ];
  try {
    // 调用预测函数获取下一个索引值
    const predicted = mathPrediction.predictIndex(samples);
    hilog.info(DOMAIN, 'testTag', 'PredictionFunction predicted=%{public}d', predicted);
  } catch (err) {
    // 捕获并记录预测失败时的错误码和错误信息
    let code = (err as BusinessError).code;
    let message = (err as BusinessError).message;
    hilog.error(DOMAIN, 'testTag', 'PredictionFunction failed, code: %{public}d, message: %{public}s', code, message);
  }
}

目录

使用mathPrediction进行数理预测

场景介绍

开发步骤